DLDA，训练和识别过程都有

资 源 简 介

DLDA，训练和识别过程都有

详 情 说 明

DLDA（Direct Linear Discriminant Analysis）是一种经典的线性判别分析方法，常用于模式识别和分类任务中。它在人脸识别领域表现优异，具有计算效率高和识别率好的特点。

DLDA的核心思想是通过线性投影将高维数据映射到低维空间，同时最大化类间离散度与类内离散度的比值。与传统的LDA相比，DLDA采用直接计算的方式，避免了小样本问题中常见的矩阵奇异性问题。

训练过程主要分为三个步骤： 首先计算所有样本的全局均值向量和各类的均值向量 然后分别构建类内散布矩阵和类间散布矩阵 最后求解广义特征值问题，获得最优投影方向

识别过程相对简单： 将测试样本投影到训练阶段得到的子空间 计算与各类训练样本投影间的距离 基于最近邻原则进行分类决策

DLDA算法的主要优势在于其计算速度快、内存消耗低，特别适合处理高维数据。在实际应用中，通过合理选择特征维度可以进一步提高识别性能。该算法在人脸识别、手写数字识别等领域都取得了很好的效果。